Тапочки из вязаных квадратов
Тапочки из вязаных квадратов
Чтобы научиться вязать это несложное изделие, прежде всего освойте технику вязания квадратов из центра. Для этого свяжите 3 воздушных петли и соедините их в кольцо точно так, как и при вязании панамки. После этого 2 ряда провязывайте по 2 столбика без накида в каждую петлю предыдущего ряда (так делаются прибавления).
В следующем ряду общее число петель разделите на 4 равные части, пометьте с помощью мела или цветного карандаша те петли, которые станут угловыми и вяжите в каждую из них по 3 столбика без накида, тогда как в остальные петли вяжите только по 1 столбику.
При вязании последующих рядов по 3 столбика провязывайте только в среднюю петлю из 3 провязанных из 1 петли предыдущего ряда петель. Таким образом вяжется квадрат до необходимых вам размеров.
Чтобы связать тапочки, определите величину 1 квадрата (измерьте длину ступни и разделите ее на 2: полученное число будет являться длиной диагонали одного квадрата).
Связав 6 квадратов нужной величины, сшейте их. Для украшения по линиям соединения квадраты можно обвязать столбиками без накида (лучше всего сделать это пряжей другого цвета). Вторая тапочка вяжется точно так же.
Тапочки станут еще наряднее, если вы будете выполнять их из цветной пряжи, чередуя разноцветные полосы при вязании квадратов.
Конечно, в этой главе вы познакомились только с основными приемами спицами и крючком, но даже эти знания помогут вам создать немало полезных и нарядных вещей для себя и для своей семьи.
Конечно, никогда не бывает поздно не только учиться вязать, но и совершенствоваться в этом умении. Множество специальных пособий по вязанию помогут вам в этом.
Более 800 000 книг и аудиокниг! 📚
Получи 2 месяца Литрес Подписки в подарок и наслаждайся неограниченным чтением
ПОЛУЧИТЬ ПОДАРОКДанный текст является ознакомительным фрагментом.
Читайте также
Восстановление вязаных вещей
Восстановление вязаных вещей Изношенные резинки вязаных вещей можно заменить на новые, для этого распустите их и надвяжите пряжей в тон изделия. Если вязаная кофта стала короткой, то попробуйте надвязать ее, набирая петли по краю изделия (не забудьте предварительно
Отделка вязаных изделий
Отделка вязаных изделий 1. Самый простой способ отделки — «узелки». Для его выполнения свяжите цепочку из воздушных петель и несколько (2–3) рядов столбиков без накида. А теперь начинайте выполнять узелки. Свяжите кромочную петлю, затем 3 столбика без накида.Теперь
Мелкий ремонт вязаных, шитых, меховых, кожаных и изделий из кожзаменителя
Мелкий ремонт вязаных, шитых, меховых, кожаных и изделий из кожзаменителя Мы уже говорили о том, что всю одежду полезно регулярно осматривать, чтобы вовремя выявить повреждения, поскольку своевременный мелкий ремонт поможет спасти любимые вещи от переселения на
Ремонт вязаных вещей
Ремонт вязаных вещей Штопка и заплатки на вязаных свитерах, кардиганах и топах выглядят чужеродно и неаккуратно, поэтому такие изделия лучше не чинить с помощью иголок и ниток, а перевязывать, при этом речь не идет о полной переделке, а только о замене некоторых
12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова
12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова Определение коэффициентов модели регрессии осуществляется на третьем этапе схемы построения эконометрической модели. В результате этой процедуры
13. Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии
13. Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии Предположим, что в ходе регрессионного анализа была установлена линейная взаимосвязь между исследуемыми переменными х и у, которая
24. Проверка гипотезы о значимости модели парной регрессии. Теорема о разложении сумм квадратов
24. Проверка гипотезы о значимости модели парной регрессии. Теорема о разложении сумм квадратов Проверка гипотезы о значимости линейной модели парной регрессии состоит в проверке гипотез о значимости коэффициентов регрессии ?0 и ?1 или значимости парного коэффициента
27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера
27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера В общем виде линейную модель множественной регрессии можно записать следующим образом:yi=?0+?1x1i+…+?mxmi+?i, где yi – значение i-ой результативной переменной,x1i…xmi – значения факторных
42. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по факторным переменным
42. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по факторным переменным Если модель регрессии является нелинейной по факторным переменным или нелинейной по оцениваемым коэффициентам, но внутренне линейной, то неизвестные коэффициенты данных моделей
43. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым коэффициентам
43. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым коэффициентам Показательная функция вида является нелинейной по коэффициенту ?1 и относится к классу моделей регрессии, которые можно с помощью преобразований привести к линейному виду.
52. Метод наименьших квадратов для двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа. Эффект от масштаба производства
52. Метод наименьших квадратов для двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа. Эффект от масштаба производства Двухфакторную производственную функцию Кобба-Дугласа f(K,L) можно представить в виде:Q=A*Ka*L?,где Q – объём выпущенной продукции (в стоимостном или
65. Обобщённая модель регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов. Теорема Айткена
65. Обобщённая модель регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов. Теорема Айткена МНК-оценки неизвестных коэффициентов модели регрессии, чьи случайные ошибки подвержены явлениям гетероскедастичности или автокорреляции, не будут удовлетворять теореме
66. Доступный обобщённый метод наименьших квадратов. Взвешенный метод наименьших квадратов
66. Доступный обобщённый метод наименьших квадратов. Взвешенный метод наименьших квадратов Если случайные ошибки модели регрессии подвержены процессу автокорреляции, то для оценивания неизвестных коэффициентов модели регрессии применяется доступный обобщённый метод
90. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК)
90. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) В системе одновременных уравнений каждое уравнение не может рассматриваться как самостоятельная часть системы, поэтому оценки неизвестных коэффициентов данных уравнений нельзя определить с помощью классического метода
92. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
92. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) Уравнение называется сверхидентифицированным, если по оценкам коэффициентов приведённой формы системы одновременных уравнений можно получить более одного значения для коэффициентов структурной формы системы